2025年11月12日·2 分钟
为 AI 爬虫与 LLM 索引准备就绪的网站构建指南
了解如何组织内容、元数据、抓取规则与性能，使 AI 爬虫与 LLM 工具能够可靠地发现、解析并引用你的页面。
了解如何组织内容、元数据、抓取规则与性能，使 AI 爬虫与 LLM 工具能够可靠地发现、解析并引用你的页面。
“AI 优化”常被当作噱头，但在实际操作中，它意味着你的网站便于自动化系统发现、读取并被准确复用。
当人们说到AI 爬虫时，通常指的是由搜索引擎、AI 产品或数据提供方运行的机器人，这些机器人抓取网页以支持摘要、回答、训练数据集或检索系统等功能。LLM 索引通常指将页面转为可检索的知识库（通常是带元数据的“切片”文本），以便 AI 助手可以检索到正确段落并引用或引用它。
AI 优化少的是“排名”，多的是四个结果：
没有人能保证收录到特定的 AI 索引或模型。不同提供者的抓取方式不同、遵循的策略不同、刷新频率也不同。
你能做的是让内容易于访问、提取与归属——这样一旦被使用，就会被正确使用。
llms.txt 文件来引导面向 LLM 的发现如果你快速构建新页面与流程，选择不与这些需求对抗的工具会很有帮助。例如使用 Koder.ai 的团队通常会将 SSR/SSG 友好的模板、稳定路由和一致的元数据作为默认，这样“AI 就绪”就是内建，而不是事后补救。
LLM 与 AI 爬虫并不像人那样解释页面。它们提取文本、推断概念间关系，并尝试将页面映射为单一清晰的意图。你结构越可预测，模型需要做的错误假设就越少。
先让页面在纯文本下易于扫描：
一个有用的模式是：承诺 → 摘要 → 说明 → 论证 → 下一步。
在顶部放一段短摘要（2–5 行）。这能帮助 AI 系统快速分类页面并捕捉关键断言。
示例 TL;DR：
TL;DR： 本文说明如何组织内容，以便 AI 爬虫能可靠提取主题、定义与关键结论。
LLM 索引在每个 URL 回答一个意图时效果最好。如果你在同一页混合无关目标（例如把“定价”“集成文档”和“公司历史”放一起），页面就会更难分类，可能在错误的查询中出现。
若需涵盖相关但不同的意图，把它们拆到独立页面并用内部链接连接（例如 /pricing、/docs/integrations）。
如果受众可能对一个术语有多种解读，请在早处定义它。
示例：
AI 爬虫优化： 准备站点内容与访问规则，使自动化系统能可靠地发现、读取并解释页面。
为每个产品、功能、套餐和关键概念选一个名称并全站统一使用。命名一致能改善抽取（“Feature X”始终指同一事物），并在模型摘要或比较页面时减少实体混淆。
大多数 AI 索引流程会把页面切成片段并在后续检索时存取最佳匹配部分。你的任务是让这些片段显而易见、自成一体并便于引用。
每页保留一个 H1（页面的承诺），用 H2 表示用户可能搜索的主要章节，用 H3 表示子话题。
一个简单规则：如果你能把 H2 做成描述整页内容的目录，你就做对了。该结构帮助检索系统为每个片段附上正确上下文。
避免模糊的标签如“概览”或“更多信息”。让标题直接回答用户意图：
当片段被抽出上下文时，标题往往成为它的“标题”。让它有意义。
使用短段落（1–3 句）以提高可读性并让切片更聚焦。
项目符号列表适合列出需求、步骤与功能亮点。表格适合比较，因为它保留了结构。
| Plan | Best for | Key limit |
|---|---|---|
| Starter | Trying it out | 1 project |
| Team | Collaboration | 10 projects |
一个小型 FAQ 区块与直接、完整的回答能提升可抽取性：
Q: 你支持 CSV 上传吗？
A: 支持——单文件 CSV 最大 50 MB。
在关键页面末尾放导航模块，让用户和爬虫都能沿意图路径继续：
并非所有 AI 爬虫都像完整浏览器那样工作。许多能立即获取并读取原始 HTML，但难以（或直接跳过）执行 JavaScript、等待 API 调用和在水合后组装页面。如果你的关键内容仅在客户端渲染后出现，就有被做 LLM 索引的风险。
对于传统 HTML 页面，爬虫下载文档即可提取标题、段落、链接与元数据。
对于依赖 JS 的页面，首个响应可能只是一个薄壳（少量 div 与脚本）。有意义的文本只有在脚本运行、数据加载并组件渲染后出现。覆盖率下降的原因正是在这一步：一些爬虫不会执行脚本；另一些执行但有超时或只执行部分。
对于你希望被索引的页面——产品描述、定价、FAQ、文档——优先考虑：
目标不是“完全不使用 JavaScript”，而是先有有意义的 HTML，再用 JS 增强。
选项卡、手风琴和“阅读更多”控件没问题，前提是文本在 DOM 中。问题出现在选项卡内容仅在点击后通过请求加载或注入时。如果该内容对 AI 发现很重要，请把它包含在初始 HTML 中，并用 CSS/ARIA 控制可见性。
用下面两个检查：
如果你的标题、主要文本、内部链接或 FAQ 只在 Inspect Element 中出现而不在 View Source 中，请把这些内容转为服务器渲染的输出。
AI 爬虫与传统搜索机器人都需要清晰、一致的访问规则。如果你意外阻止了重要内容，或者允许爬虫进入私有／凌乱区域，会浪费抓取预算并污染被索引的内容。
用 robots.txt 定义宽泛规则：哪些目录或 URL 模式应该抓取或避免。
一个实用基线：
/admin/、/account/、内部搜索结果或产生无穷组合的参数 URL 等非公开区域。示例：
User-agent: *
Disallow: /admin/
Disallow: /account/
Disallow: /internal-search/
Sitemap: /sitemap.xml
重要：用 robots.txt 阻止抓取会阻止爬虫获取页面，但如果该 URL 被其他地方引用，页面仍可能出现在索引中。要控制索引，使用页面级指令。
在 HTML 页面中使用 meta name="robots"，并对非 HTML 文件（PDF、feeds、导出文件）使用 X-Robots-Tag 头部。
常见模式：
noindex,follow，这样链接可以传递但页面本身不会被收录。noindex——应使用认证保护，并考虑同时禁止抓取。noindex 并辅以正确的规范化（稍后涵盖）。按环境记录并强制执行规则：
noindex（基于头部最简单）以避免意外被索引。如果访问控制影响用户数据，确保对外政策与实际行为一致（参见 /privacy 与 /terms 在相关场景下）。
若希望 AI 系统（及搜索爬虫）可靠地理解并引用你的页面，就需减少“相同内容、多 URL”的情况。重复会浪费抓取预算、分散信号，并可能导致错误版本被索引或引用。
目标是让 URL 保持多年有效。避免在可索引 URL 中暴露不必要的参数，如会话 ID、排序选项或跟踪代码（例如：?utm_source=...、?sort=price、?ref=）。如果参数对功能是必须的（筛选、分页、站内搜索），确保“主”版本仍通过稳定、干净的 URL 可访问。
稳定的 URL 提升长期引用可靠性：当 LLM 学习或存储引用时，如果你的 URL 结构在每次重设计时都改变，引用就很容易失效。
在预期会出现重复的页面上加入 \u003clink rel=\"canonical\"\u003e：
规范标签应指向首选的、可索引的 URL（且该规范 URL 最好返回 200）。
页面永久移动时使用 301 重定向。避免重定向链（A → B → C）和循环；它们会拖慢爬虫并导致部分索引。直接把旧 URL 重定向到最终目标，并在 HTTP/HTTPS 与 www/non-www 间保持一致的重定向策略。
仅在确有本地化等效页面时实现 hreflang（不是只是翻译片段）。错误的 hreflang 会造成关于哪个页面应被引用的混淆。
站点地图与内部链接是你“发现交付系统”：它们告诉爬虫什么存在、什么重要、什么应该被忽略。对于 AI 爬虫与 LLM 索引，目标很简单——让你最干净、最重要的 URL 易找且难漏。
站点地图只应包含可索引的规范 URL。如果页面被 robots.txt 阻止、标注为 noindex、被重定向或不是规范版本，就不应出现在站点地图中。这能让爬虫预算集中并减少 LLM 获取重复或过时版本的概率。
保持 URL 格式一致（尾部斜杠、小写、HTTPS），让站点地图镜像你的规范规则。
若 URL 很多，把它们拆成多个站点地图文件（常见限制：每文件 50,000 个 URL）并发布一个站点地图索引列出每个站点地图。按内容类型组织有助于维护，例如：
/sitemaps/pages.xml/sitemaps/blog.xml/sitemaps/docs.xml这让维护更容易，也便于监控发现情况。
谨慎更新 lastmod——只在页面有实质性变化时（内容、价格、策略、关键元数据）更新。如果每次部署都更新，爬虫会学着忽略该字段，而真正重要的更新反而可能被延后访问。
强有力的 hub-and-spoke 结构同时利于用户与机器。创建 hub（分类页、产品页或主题页）链接到最重要的 spoke 页面，并确保每个 spoke 能链接回 hub。在正文中添加上下文链接，而不是仅靠菜单。
如果你发布教育性内容，保持主要入口明显——将文章聚合在 /blog，将深入参考材料放在 /docs。
结构化数据是以机器能可靠读取的格式标注页面“是什么”（文章、产品、FAQ、组织）。搜索引擎与 AI 系统可以直接解析这些标注，而不必去猜哪个文本是标题、谁是作者或主要实体是什么。
使用与内容匹配的 Schema.org 类型：
每页选一个主要类型，然后添加辅助属性（例如 Article 可以引用 Organization 作为发布者）。
爬虫与搜索引擎会比对结构化数据与页面可见内容。如果你的标记声称有 FAQ 但页面上并未显示，或列出一个未展示的作者名，会造成混淆并有被忽略的风险。对于内容页面，若真实可用，请包含作者以及 datePublished 与 dateModified。这让时效性与问责更清晰——LLM 在判断信任时经常关注这些要素。
若有官方资料页，向 Organization schema 添加 sameAs 链接（例如公司经认证的社交资料）。
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Article",
"headline": "Build a Website Ready for AI Crawlers and LLM Indexing",
"author": { "@type": "Person", "name": "Jane Doe" },
"datePublished": "2025-01-10",
"dateModified": "2025-02-02",
"publisher": {
"@type": "Organization",
"name": "Acme",
"sameAs": ["https://www.linkedin.com/company/acme"]
}
}
最后，用常见测试工具验证（例如 Google 的 Rich Results Test、Schema Markup Validator）。修复错误，并务实地处理警告：优先处理与你所选类型及关键属性（标题、作者、日期、产品信息）相关的警告。
llms.txt 是一个小而可读的“索引卡片”，为面向语言模型的爬虫（以及配置它们的人）指明重要入口：你的文档、关键产品页以及解释术语的参考材料。
它不是标准，不同爬虫的行为不一，不应替代站点地图、规范或robots 控制。把它当作一种有用的快捷发现方式与上下文提示。
放在站点根目录以便容易找到：
/llms.txt这与 robots.txt 的想法相同：可预测的位置，快速抓取。
保持简短并有经过策划的条目。好候选项：
也可以加入简短的风格注释以减少歧义（例如：“我们在界面中把客户称为‘workspace’”）。避免长篇营销文案、URL 大量堆砌或与规范 URL 冲突的内容。
下面是一个简单示例：
# llms.txt
# Purpose: curated entry points for understanding and navigating this site.
## Key pages
- / (Homepage)
- /pricing
- /docs
- /docs/getting-started
- /docs/api
- /blog
## Terminology and style
- Prefer “workspace” over “account”.
- Product name is “Acme Cloud” (capitalized).
- API objects: “Project”, “User”, “Token”.
## Policies
- /terms
- /privacy
一致性比数量更重要：
llms.txt 中列出被 robots.txt 阻止的 URL（这会产生混合信号）。一个可维持的常规：
llms.txt 中的每个链接，确认它仍是最佳入口。llms.txt。做好了的话，llms.txt 保持小而准确且真正有用——而无需对任何特定爬虫的行为作出承诺。
爬虫（包括面向 AI 的爬虫）在行为上很像不耐烦的用户：如果你的站点慢或不稳定，它们会抓取更少页面、重试更少并降低索引刷新频率。稳健的性能与可靠的服务器响应提高了内容被发现、被重新抓取并保持更新的概率。
若服务器经常超时或返回错误，爬虫可能会自动回退。这意味着新页面展示会更慢，更新也可能无法及时反映。
目标是高稳定性与峰值时段的可预测响应时间——而不是单纯追求好的“实验室”分数。
TTFB（首字节时间）是服务器健康的重要信号。一些高影响的优化：
尽管爬虫不像人类那样“看”图片，但大文件仍浪费抓取时间与带宽。
爬虫依赖状态码决定保留与丢弃：
若主文章文本需要认证，许多爬虫只会索引到壳层。保持核心阅读权限公开，或提供包含关键内容的可抓取预览。
保护站点免受滥用，同时避免粗暴阻断。建议：
Retry-After 头这能在保持站点安全的同时，让负责的爬虫完成工作。
“E‑E‑A‑T”（体验、专业、权威、可信）并不需要夸张的徽章。对于 AI 爬虫与 LLM，主要是网站清楚说明谁撰写了某条内容、事实来自何处以及谁负责维护。
陈述事实时，尽可能把来源放在事实附近。优先原始与官方参考（法律、标准机构、厂商文档、同行评审论文），而非二手摘要。
例如，谈到结构化数据时引用 Google 的文档（“Google Search Central — Structured Data”）以及相关 schema 定义（“Schema.org vocabulary”）。论及 robots 指令时引用相关标准与官方爬虫文档（例如 “RFC 9309: Robots Exclusion Protocol”）。即使不在每处都外链，也应提供足够细节以便读者定位原文档。
添加作者署名并附简短简介与资历，明确作者的责任。并显式标注归属：
避免使用“最佳”“保证”等绝对化措辞。描述你测试了什么、改变了什么及其局限性。在关键页面顶部或底部添加更新说明（例如“2025‑12‑10 更新：澄清了关于重定向的规范处理”），这为人和机器都提供了维护轨迹。
一次定义核心术语，然后在全站一致使用（例如“AI 爬虫”、“LLM 索引”、“渲染的 HTML”）。轻量级的术语表页面（例如 /glossary）能减少歧义，让你的内容更容易被准确摘要。
AI 就绪不是一次性工程。小变动——CMS 更新、新的重定向或改版导航——都可能悄然破坏发现与索引。简单的测试例程能让你不再靠猜测来判断流量或可见性变化。
从基础开始：跟踪抓取错误、索引覆盖情况与最高链接页面。如果爬虫无法抓取关键 URL（超时、404、被阻止资源），LLM 索引会迅速恶化。
还应监控：
每次发布后（即便“很小”），回顾发生了哪些变化：
一次 15 分钟的发布后审计通常能在问题长期影响可见性前把它们抓住。
挑选若干高价值页面并用 AI 工具或内部摘要脚本测试它们的摘要。关注：
摘要模糊时，通常的修复方法是编辑层面的：更强的 H2/H3 标题、更清晰的首段以及更明确的术语。
把学到的东西整理成周期性清单并指定负责人（使用真实姓名，而不是“市场部”）。让它可演进且可执行——并在内部链接最新版本，让全团队使用同一操作手册。发布一个轻量参考（如 /blog/ai-seo-checklist）并随着站点与工具发展更新它。
如果你的团队发布速度快（尤其是使用 AI 辅助开发时），考虑把“AI 就绪”检查直接加入构建/发布流程：模板始终输出规范标签、一致的作者/日期字段，并保证核心内容为服务器渲染。像 Koder.ai 这类平台能通过在新的 React 页面与应用界面中重复这些默认设置来帮忙，并提供计划模式、快照与回滚，以便在某次更改意外影响爬取性时快速恢复。
小而持续的改进会产生复利：减少抓取失败、清洁的索引以及对人和机器都更易理解的内容。
这意味着你的网站对自动化系统来说很容易被发现、解析和准确复用。
在实践中，这通常表现为可抓取的 URL、干净的 HTML 结构、清晰的署名（作者/日期/来源），以及以自包含块写就的内容，便于检索系统将特定回答与问题准确匹配。
不能可靠地保证你的内容会被某个 AI 索引或模型收录。不同服务提供商抓取方式、策略和刷新频率各不相同，有些甚至可能根本不抓取你的网站。
把精力放在你能控制的方面：让页面可访问、无歧义、快速可抓取且便于署名，这样如果被使用，使用方式就是正确的。
目标是让初次响应包含有意义的 HTML。
对重要页面（定价、文档、FAQ）使用 SSR/SSG 或混合渲染，然后再用 JavaScript 增强交互。如果主要文本仅在客户端水合或 API 调用后出现，许多爬虫会漏掉这些内容。
对比两者：
如果关键标题、正文、内部链接或 FAQ 只在 Inspect Element 中出现，而不在 View Source 中，则应将这些内容移入服务器渲染的 HTML。
把 robots.txt 用作全站抓取规则（例如阻止 /admin/）。把 meta robots 或 X-Robots-Tag 用于逐页的索引决定。
常见模式：对薄弱或工具性页面使用 noindex,follow，对私有区域使用认证保护（不仅仅依赖 noindex）。
为每段内容选一个稳定、可索引的规范 URL：
rel="canonical"。这有助于减少信号分散并让引用更持久一致。
只在站点地图中列出规范且可索引的 URL。
不要把被重定向、noindex、被 robots.txt 阻止或非规范的 URL 放入站点地图。保持 URL 格式一致（HTTPS、尾部斜杠规则、小写），并只在内容发生实质性变化时更新 lastmod。
把它当作一张精心挑选的“索引卡片”，指向你的最佳入口（文档中心、入门、术语表、策略页面）。
保持简短，仅列出你希望被发现和引用的 URL，并确保每个链接返回 200 且具有正确的规范。不要把它当作替代站点地图、规范或 robots 指令的工具。
按块写作，使检索时每个片段都能独立成章：
这些做法能提高检索准确性并减少错误的摘要。
加入并维护可见的信任信号：
datePublished 和有意义的 dateModified这些提示能提升爬虫与模型的归属与引用可靠性。